Анализ кластерный — разбиение множества объектов на кластеры (компактные группы объектов) в специально сконструированном пространстве, метрика которого такова, что в один кластер попадают объекты, близкие друг другу с точки зрения этой метрики. Выделение кластеров может производиться многими способами теории А.К.
[Толковый словарь по искусственному интеллекту / Авторы-составители А.Н. Аверкин, М.Г. Гаазе-Рапопорт, Д.А. Поспелов. М.: Радио и связь, 1992. — 256 с.]
Анализ кластерный — задача группировки набора объектов таким образом, чтобы объекты в одной группе (называемой кластером) были более похожи (в некотором смысле) друг на друга, чем объекты в других группах (кластерах). Это основная задача исследовательского анализа данных и метода статистического анализа анализа данных, использования во многих областях, включая машинное обучение, распознавание образов, анализ изображений, поиск информации, биоинформатика, сжатие данных и компьютерная графика.
[Глоссарий искусственного интеллекта. (Электронный ресурс). Режим доступа: http:// hrwiki.ru›wiki/Glossary_of_artificial_intelligence/, свободный.]
Анализ кластерный – своеобразный метод анализа данных, при котором объекты разделяются на группы по значимым (важным) критериям. Пример – супермаркет. В нем продукты располагаются по рядам, а каждый из них подписан как «мясо», «овощи», «заморозка», «хлеб» и так далее. Макароны не могут попасться среди «заморозки», а мясо – в конфетах. Подобное разделение – это и есть деление на кластеры.
[50 терминов искусственного интеллекта. (Электронный ресурс). Режим доступа: http:// pudie.ru›articles/704343/, свободный]